高分辨率SAR圖像目標識彆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張紅 著

圖書標籤:

• SAR圖像
• 目標識彆
• 高分辨率
• 雷達遙感
• 圖像處理
• 模式識彆
• 深度學習
• 軍事應用
• 目標檢測
• 遙感圖像分析

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030238566

商品編碼：29866141474

包裝：平裝

齣版時間：2009-03-01

基本信息

書名：高分辨率SAR圖像目標識彆

定價：58.00元

作者：張紅

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-03-01

ISBN：9787030238566

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.422kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統地介紹閤成孔徑雷達（SAR）圖像目標識彆的概念、方法和係統實現。首先介紹SAR圖像目標識彆的特點和發展狀況；接著以SAP圖像目標識彆的實現為主綫，介紹SAR圖像預處理、SAR目標檢測與辨識、SAR目標特徵提取和SAR目標識彆；後以實際開發的軟件係統為例，介紹基於空間信息係統的SAR圖像目標識彆軟件係統的實現。
本書是作者近年來在SAR圖像目標識彆領域的研究成果總結，內容係統、詳盡，可供從事遙感、測繪、海洋、海事、交通、漁業、災害等學科領域的科研和工程技術人員參考使用，也可供高等院校相關專業的教學和研究參考。

目錄

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前言
章 緒論
1.1 SAR圖像目標識彆背景
1.1.1 SAR傳感器的發展
1.1.2 SAR圖像解譯標準
1.2 SAR圖像目標識彆研究熱點
1.2.1 SAR圖像特點
1.2.2 SAR圖像目標識彆
1.3 目標識彆技術流程與框架
1.3.1 外目標識彆係統研究現狀
1.3.2 識彆係統框架與技術發展現狀
1.4 本書的主要內容
參考文獻
第2章 SAR圖像預處理技術
2.1 SAR圖像斑噪抑製
2.1.1 基於統計模型的斑噪抑製
2.1.2 基於偏微分方程的斑噪抑製
2.1.3 小波軟閾值斑噪抑製
2.1.4 斑噪抑製的評價標準
2.2 目標增強技術
2.2.1 基於引力場的目標增強技術
2.2.2 基於正則化的目標增強技術
2.3 幾何糾正
2.3.1 多項式糾正方法
2.3.2 共綫方程方法
2.3.3 R-D模型方法
2.3.4 基於DEM的模擬方法
2.4 圖像配準
2.4.1 方法與流程
2.4.2 實驗與分析
參考文獻
第3章 SAR圖像目標檢測
3.1 基於統計模型的檢測技術
3.1.1 SAR圖像雜波建模與參數估計
3.1.2 基於統計模型的CFAR檢測技術
3.2 基於GIS信息庫的目標檢測
3.2.1 地理信息庫
3.2.2 SAR圖像與地理信息庫的關聯
3.2.3 地理信息庫支持下的橋梁識彆實例
3.3 陸地背景下SAR圖像飛機目標檢測
3.3.1 小波多尺度目標檢測方法
3.3.2 目標辨識方法
3.3.3 檢測策略
3.3.4 實驗與分析
3.4 海洋背景下SAR圖像艦船目標檢測
3.4.1 海陸分割技術
3.4.2 自適應均質區域分割技術
3.4.3 目標預分割技術
3.4.4 目標辨識技術
3.4.5 實驗與分析
參考文獻
第4章 特徵提取技術
4.1 目標峰值特徵提取與分析
4.1.1 目標峰值特徵提取
4.1.2 目標峰值特徵穩定性分析
4.2 陰影特徵提取與分析
4.2.1 目標切片特性分析
4.2.2 陰影區提取方法
4.2.3 陰影特徵錶示與存儲
4.3 目標小波低頻特徵提取與分析
4.3.1 目標小波低頻特徵提取
4.3.2 目標小波低頻特徵穩定性分析
4.4 屬性散射中心特徵提取與分析
4.4.1 目標散射模型
4.4.2 改進的屬性散射中心特徵提取方法
4.4.3 實驗與分析
參考文獻
第5章 目標識彆技術
5.1 目標方位角估計技術
5.1.1 目標方位角估計方法分析
5.1.2 峰值、陰影聯閤估計方法
5.1.3 實驗與分析
　……
第6章 基於空間信息的目標檢測與分析係統實現
彩圖

作者介紹

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文摘

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序言

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《星辰之下，萬象歸真：多光譜遙感圖像精細解譯與應用》 內容概要： 本書是一部深入探討多光譜遙感圖像精細解譯技術及其多元化應用的專著。在瞬息萬變的全球環境監測、國土資源管理、城市規劃與應急響應等領域，遙感技術扮演著日益關鍵的角色。而多光譜遙感，憑藉其能夠捕捉地物在不同光譜波段反射與發射信息的獨特優勢，為我們揭示瞭地物“色彩”之外的豐富信息，提供瞭傳統可見光圖像難以企及的洞察力。本書聚焦於如何從海量、高維度、復雜多樣的多光譜遙感數據中，提取有價值的信息，實現對地物的精準識彆、分類與變化監測，並最終服務於實際應用場景。 本書的論述邏輯嚴謹，從基礎理論齣發，逐步深入到先進的算法與應用。首先，我們將帶領讀者迴顧遙感成像的基本原理，重點解析多光譜遙感數據的成像機製、光譜響應特性以及影響其質量的關鍵因素。在此基礎上，深入剖析多光譜遙感圖像的幾何畸變與輻射畸變校正方法，為後續的精細解譯奠定堅實基礎。 隨後，本書的核心內容將圍繞多光譜遙感圖像的精細解譯展開。我們不僅僅停留在傳統的監督分類與無監督分類方法，而是將重點放在更具挑戰性的目標識彆問題上。針對不同類型的地物目標，如植被、水體、土壤、建築物、道路、礦産等，我們將詳細介紹針對性的識彆方法。這包括： 特徵提取與選擇： 探索如何從多光譜波段信息中提取最具辨識度的光譜特徵、紋理特徵、形狀特徵以及時序特徵。例如，針對植被，我們將討論NDVI、EVI等植被指數的計算及其在植被健康監測中的應用；針對水體，我們將分析不同波段對水體渾濁度、葉綠素濃度的敏感性；針對建築物，我們將考察其在不同光譜段的獨特“指紋”以及與周圍環境的幾何關係。 分類與識彆算法： 全麵梳理和分析當前主流的多光譜遙感圖像分類與目標識彆算法，包括： 基於像元（Pixel-based）的分類方法： 詳細介紹最大似然法、支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等經典算法在多光譜數據上的應用，並探討如何優化其參數以提升分類精度。 基於對象（Object-based）的圖像分析（OBIA）： 深入闡述OBIA的原理，包括圖像分割、對象特徵描述以及對象分類。OBIA能夠有效地解決像元分類中齣現的“椒鹽現象”，並能更好地融閤多尺度、多維度信息，尤其在處理高分辨率遙感數據時優勢更為顯著。我們將演示如何利用OBIA進行復雜地物目標（如小型聚落、道路網絡）的識彆。 深度學習方法： 重點介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型在多光譜遙感圖像目標識彆中的應用。我們將探討如何構建適閤多光譜數據的網絡結構，如何處理多光譜通道的融閤，以及利用遷移學習等技術加速模型訓練與提高泛化能力。特彆地，我們將詳細闡述利用深度學習進行精細化地物分類（如不同作物類型的區分、不同類型建築的識彆）的案例。 目標檢測與分割： 在精細解譯的基礎上，本書還將關注目標檢測與分割技術。這包括如何識彆特定類型的目標（如車輛、船舶、飛機等），以及如何精確地勾畫齣這些目標的輪廓。我們將介紹基於區域建議（Region Proposal）的方法（如Faster R-CNN）和單階段檢測器（如YOLO係列）在遙感目標檢測中的適配與優化，以及語義分割與實例分割技術在精細地物提取中的應用。 時序分析與變化檢測： 遙感數據的時間序列信息蘊含著地物動態演變的關鍵規律。本書將探討如何利用多光譜遙感時間序列數據進行變化檢測，以監測地錶覆蓋的變化、植被的生長周期、水域麵積的增減等。我們將介紹各類變化檢測算法，包括圖像配準、差異分析、背景差法、CVA、Wiener濾波法以及基於深度學習的時序分析方法。 數據融閤技術： 結閤多光譜遙感與其他類型遙感數據（如全色、高光譜、雷達遙感）或地理空間信息（如GIS數據、DEM數據）進行融閤，可以有效提升解譯精度和信息豐富度。本書將探討不同數據融閤策略的原理與實踐，例如基於光譜銳化、基於紋理增強、基於特徵融閤以及深度學習融閤等方法。 除瞭對核心技術的深入探討，本書還將篇幅用於詳細闡述多光譜遙感圖像精細解譯的典型應用場景，這些應用場景的選取均能體現齣技術的前沿性與實用性： 精準農業： 利用多光譜遙感監測作物長勢、土壤墒情、病蟲害發生情況，實現精準施肥、精準灌溉，提高作物産量和品質。 城市精細化管理： 識彆城市中的各類地物（如不同類型的建築物、道路、綠地、水係、違章建築等），為城市規劃、基礎設施監測、環境汙染評估提供決策支持。 自然資源監測與保護： 監測森林覆蓋變化、濕地生態狀況、水資源分布、礦産資源勘探等，為可持續發展提供科學依據。 環境變化監測： 追蹤土地退化、沙漠化進程、水體富營養化、環境汙染擴散等，為環境保護和生態修復提供有力工具。 災害監測與應急響應： 快速評估洪澇、滑坡、火災等自然災害的影響範圍，為災情評估、救援部署和災後重建提供實時信息。 考古遺址發現與保護： 利用多光譜圖像的隱蔽信息，發現埋藏在地下的古代遺址、道路、城牆等。 本書在論述過程中，注重理論與實踐的結閤，將穿插大量的案例分析，這些案例均來源於真實的研究項目和實際應用，力求使讀者能夠直觀地理解各項技術在解決實際問題中的作用。同時，本書還將關注相關開源軟件和數據集的使用，為讀者提供實踐操作的指導。 總而言之，《星辰之下，萬象歸真：多光譜遙感圖像精細解譯與應用》旨在為遙感科學、地理信息科學、環境科學、測繪工程等領域的科研人員、技術工程師、行業專傢以及相關專業的高年級本科生和研究生提供一本係統、深入、前沿的參考書。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解多光譜遙感圖像的價值，掌握精細解譯的核心技術，並能夠將其有效應用於解決現實世界中的復雜問題，從而更好地理解我們所處星球的動態變化，為人類的可持續發展貢獻智慧和力量。

評分☆☆☆☆☆

《高分辨率SAR圖像目標識彆》這本書的書名，準確地概括瞭我對這一領域研究的興趣所在。我一直認為，SAR技術憑藉其獨特的光學穿透能力和全天時成像能力，在情報偵察、環境監測、資源勘探等眾多領域具有不可替代的優勢。而“高分辨率”的引入，更是將SAR圖像的細節呈現能力提升到瞭一個新的水平，使得精細化目標識彆成為可能。我選擇這本書，是因為我希望能夠獲得一套係統、深入的知識體係，以應對高分辨率SAR圖像目標識彆中的各種挑戰。我非常好奇書中將如何深入淺齣地講解高分辨率SAR成像的原理，例如它在雷達方程、信號傳播、以及數據處理方麵與傳統SAR有何不同？書中是否會詳細介紹當前主流的高分辨率SAR係統，如Envisat ASAR、Radarsat-2、GF-3等，並分析它們在分辨率、成像模式、以及極化特性上的差異，以及這些差異如何影響目標識彆的效果？我同樣對SAR圖像預處理環節充滿瞭期待。我知道SAR圖像存在著斑點噪聲、幾何畸變、輻射不均勻等問題，這些都會對後續的目標識彆帶來乾擾。我希望書中能夠提供一套完整的預處理流程，包括斑點噪聲的抑製、地形校正、輻射定標等，並詳細解釋這些技術的原理和在實際應用中的注意事項。在目標識彆算法方麵，我期待書中能夠全麵介紹各種方法。我希望書中不僅會講解傳統的基於特徵提取和分類的方法，如支持嚮量機、隨機森林等，還會深入探討當前最熱門的深度學習技術。我尤其關注書中是否會介紹專門為SAR圖像設計的深度學習模型，以及如何利用遷移學習、多任務學習等技術來提高模型的識彆精度和泛化能力。我希望通過這本書，能夠掌握從高分辨率SAR圖像中提取關鍵目標信息，並實現高效、準確的目標識彆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我充滿瞭期待，封麵設計簡潔而專業，隱約能感受到背後深厚的技術積澱。我一直對遙感技術，尤其是SAR（閤成孔徑雷達）圖像的應用領域抱有濃厚的興趣，而“高分辨率”這個詞更是點燃瞭我探索的欲望。在當今信息爆炸的時代，精準、高效的目標識彆技術顯得尤為重要，無論是在國土安全、環境監測、資源勘探，還是在城市規劃和災害評估等領域，高分辨率SAR圖像都扮演著越來越關鍵的角色。我希望這本書能夠深入淺齣地解析高分辨率SAR圖像的成像原理、數據特性，以及如何從中提取齣有價值的目標信息。我特彆關注書中是否會詳細介紹當前主流的高分辨率SAR傳感器類型，它們在分辨率、成像模式、以及對地觀測能力方麵有何差異，以及這些差異又如何影響後續的目標識彆任務。同時，我也好奇書中對於“目標識彆”的定義和範疇，是側重於點狀目標（如車輛、飛機），還是綫狀目標（如道路、河流），抑或是麵狀目標（如建築物、農田）的識彆？對於不同類型的目標，書中是否會提供針對性的識彆算法和技術框架？一個優秀的技術書籍，不僅要介紹理論，更要提供實操性的指導。我期待書中能夠包含具體的案例分析，展示如何將理論知識應用於實際問題，例如通過SAR圖像識彆特定類型的軍事目標，或者監測森林砍伐的區域。這樣不僅能夠加深對知識的理解，更能激發我將這些技術應用到我自己的研究或工作中的靈感。我非常好奇書中對“高分辨率”的定義，它在SAR圖像處理和目標識彆中意味著什麼？它對數據量、處理復雜度，以及識彆精度有何影響？是否存在一個通用的高分辨率SAR圖像目標識彆的框架，還是說不同的應用場景需要不同的方法論？我希望作者能夠在這方麵給齣清晰的闡述，並提供一些實用的建議。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一感覺就是它填補瞭我一直以來的一個知識空白。我一直對SAR圖像的應用領域非常感興趣，尤其是在一些需要精確地理信息和目標監測的場景，比如地質勘探、農業監測、甚至是軍事偵察。而“高分辨率”這三個字，更是直接擊中瞭我的痛點，因為我發現很多現有的遙感圖像，雖然覆蓋範圍廣，但在細節呈現上往往力有未逮，難以滿足精細化目標識彆的需求。我希望這本書能夠為我打開一扇通往高分辨率SAR圖像世界的大門。我非常好奇書中將如何定義“高分辨率”這個概念，它在SAR圖像的成像過程中是如何實現的？是依靠更高頻率的傳感器，更先進的信號處理技術，還是其他方式？這本書是否會深入講解SAR圖像的成像機理，包括電磁波與地物的相互作用，以及迴波信號的形成和處理過程？我特彆關注書中對於SAR圖像數據預處理的介紹，因為我知道SAR圖像存在著斑點噪聲、幾何畸變等問題，這些都會對後續的目標識彆産生負麵影響。我希望書中能夠提供有效的去噪、配準、輻射定標等技術，以及如何處理多時相、多極化SAR數據的技巧。在目標識彆方麵，我期待書中能夠詳細介紹各種算法，從傳統的基於紋理、形狀、灰度等特徵的識彆方法，到更加現代的機器學習和深度學習方法。我希望書中能夠解釋這些算法的原理、優缺點，以及如何在實際應用中進行選擇和優化。我尤其想知道，針對SAR圖像的特性，是否有特殊的深度學習模型或訓練策略，能夠有效地應對SAR圖像的獨特挑戰，例如缺乏紋理信息、以及對目標形狀和結構的不確定性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《高分辨率SAR圖像目標識彆》對我來說，不僅僅是一個技術名詞的組閤，更是一種對精確感知世界能力的期盼。我一直對遙感技術，特彆是SAR技術，在全天候、全天時成像方麵的獨特優勢有著濃厚的興趣。而“高分辨率”這個關鍵詞，則預示著SAR圖像能夠展現齣前所未有的細節，為目標識彆提供瞭更豐富的依據。我希望通過閱讀這本書，能夠係統地掌握高分辨率SAR圖像的目標識彆技術，並將其應用於我的學習或研究之中。我迫切地想瞭解，高分辨率SAR圖像是如何産生的？它在信號處理、天綫設計、以及軌道規劃等方麵有哪些關鍵技術？書中是否會詳細介紹各種高分辨率SAR係統的特點，例如它們的成像模式、分辨率指標、以及對地觀測能力？對於SAR圖像的預處理，我同樣充滿好奇。我知道SAR圖像存在著斑點噪聲、幾何畸變、輻射不均勻等問題，這些都會對目標識彆的精度産生影響。我希望書中能夠提供一套完整的SAR圖像預處理流程，包括斑點噪聲的抑製、地形校正、輻射定標等，並且能夠解釋這些技術背後的原理。在目標識彆算法方麵，我期待書中能夠全麵介紹各種方法。我希望書中不僅會講解傳統的基於特徵提取和分類的方法，還會深入探討新興的深度學習技術。我尤其關注書中是否會介紹專門為SAR圖像設計的深度學習模型，以及如何利用遷移學習、數據增強等技術來提升模型的性能。我希望能夠通過這本書，瞭解到如何有效地從高分辨率SAR圖像中提取齣目標的關鍵特徵，並將其用於分類、檢測和定位。

評分☆☆☆☆☆

我翻開這本書，首先映入眼簾的是那份沉甸甸的學術氣息。書名《高分辨率SAR圖像目標識彆》準確地傳達瞭其核心內容，但背後所蘊含的復雜性和前沿性，足以讓任何一個對遙感信息技術感興趣的讀者心潮澎湃。我之所以購買這本書，是因為我深知SAR技術在現代國防、經濟建設以及科學研究中的獨特價值。特彆是高分辨率SAR圖像，它能夠捕捉到地物更為精細的細節，為目標識彆提供瞭前所未有的精度和信息量。我迫切地希望瞭解，在當前技術條件下，如何有效地從這些海量的、高度復雜的SAR數據中“淘金”，挖掘齣有價值的目標信息。這本書是否會深入探討SAR圖像的幾何畸變、輻射定標、以及多時相、多極化等特性的處理方法？這些基礎性的預處理步驟對於後續的目標識彆至關重要。我非常期待書中能詳細介紹各種高分辨率SAR成像模式，如條帶模式、掃描模式、聚束模式等，以及它們各自的優缺點和適用場景。此外，目標識彆的算法是這本書的重頭戲。我希望作者能夠係統地梳理和介紹當前主流的高分辨率SAR圖像目標識彆方法，從傳統的基於特徵工程的分類器，到新興的深度學習模型。特彆是對於深度學習，我希望書中能詳細解釋如何構建適閤SAR圖像的捲積神經網絡（CNN）或其他深度學習架構，如何進行模型訓練和優化，以及如何處理SAR圖像特有的噪聲和失真問題。我尤其關心書中是否會提及一些非常前沿的研究方嚮，比如利用多源SAR數據融閤進行目標識彆，或者將SAR圖像與光學圖像相結閤，實現優勢互補，提高識彆的魯棒性和準確性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《高分辨率SAR圖像目標識彆》直接戳中瞭我的研究興趣點。我一直以來都對遙感技術，特彆是SAR技術在信息獲取和目標探測方麵的能力感到非常著迷。而“高分辨率”這一前綴，更是將SAR圖像的應用潛力推嚮瞭一個新的高度，讓我看到瞭更精細、更準確的目標識彆的可能。我選擇這本書，是因為我希望能夠深入理解高分辨率SAR圖像的特性，以及如何有效地進行目標識彆。我非常好奇書中將如何解釋高分辨率SAR成像的原理，例如它與傳統SAR成像在分辨率提升方麵有何不同？書中是否會介紹當前主流的高分辨率SAR係統，如TerraSAR-X、Sentinel-1等，以及它們在技術指標和數據特性上的差異？數據預處理是SAR圖像分析的基石。我希望書中能夠詳細闡述SAR圖像在預處理階段需要進行的各項操作，比如斑點噪聲的抑製、地形畸變的校正、以及多時相、多極化數據的融閤等。我希望能夠理解這些操作的原理和它們對目標識彆的影響。在目標識彆算法方麵，我期待書中能夠係統地介紹各種方法。我非常關注書中是否會詳細講解基於深度學習的目標識彆技術，例如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，以及如何針對SAR圖像的特點設計和訓練模型。我希望書中能夠提供一些具體的模型結構和訓練策略，以便我能夠將其應用到我的實際研究中。我也想知道，在識彆高分辨率SAR圖像中的目標時，是否存在一些特殊的挑戰，以及有哪些創新的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《高分辨率SAR圖像目標識彆》如同一盞明燈，照亮瞭我一直以來在遙感技術應用領域探索的道路。我一直對SAR圖像強大的全天候、全天時成像能力深感著迷，而“高分辨率”更是將其應用潛力推嚮瞭一個新的高度，讓我看到瞭超越傳統遙感手段的可能性。我希望能通過這本書，深入理解高分辨率SAR圖像的獨特魅力，以及如何在復雜的地物背景下，精確地識彆齣我們所關心的目標。我非常好奇書中會如何闡述高分辨率SAR成像的原理和關鍵技術，例如閤成孔徑的概念是如何實現的，多普勒效應在其中扮演瞭什麼角色，以及高分辨率是如何通過提高帶寬、縮短脈衝等方式達到的。同時，我也希望能瞭解不同類型的高分辨率SAR傳感器，例如側視SAR、前視SAR，以及它們在成像方式、數據特性上的差異。數據預處理是SAR圖像目標識彆繞不開的話題。我希望書中能夠提供詳細的指導，包括如何處理SAR圖像固有的斑點噪聲，如何進行地形校正和幾何精校，以及如何利用多極化信息來增強目標對比度。在目標識彆算法方麵，我期待書中能夠係統地介紹各種方法。我非常關注書中是否會詳細講解基於機器學習的識彆技術，例如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等，以及它們在高分辨率SAR圖像目標識彆中的應用。更重要的是，我希望書中能夠深入探討深度學習方法，例如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，以及如何針對SAR圖像的特點設計和訓練模型，以達到更高的識彆精度和魯棒性。我尤其想瞭解，在高分辨率SAR圖像的目標識彆中，是否存在一些尚未被充分發掘的特徵，或者是有哪些新的算法思路能夠突破現有技術的瓶頸。

評分☆☆☆☆☆

讀到《高分辨率SAR圖像目標識彆》這本書名，我的內心就充滿瞭探索的渴望。我一直對遙感技術，特彆是SAR技術，在獲取地物信息方麵的強大能力感到驚嘆。而“高分辨率”更是將SAR圖像的細節展現能力推嚮瞭一個新的高峰，這對於精確識彆各種目標至關重要。我希望這本書能夠成為我深入瞭解這一領域的嚮導。我非常好奇書中將如何深入淺齣地講解高分辨率SAR成像的原理，它與低分辨率SAR成像在技術上有何本質區彆？書中是否會詳細介紹當前高分辨率SAR傳感器的種類，比如它們的設計理念、關鍵技術以及在分辨率、幅寬、重訪周期等方麵的優劣勢？對於SAR圖像的預處理，我希望能獲得詳盡的指導。我知道SAR圖像存在著固有的斑點噪聲，這會嚴重影響目標識彆的精度。我希望書中能夠提供有效的斑點噪聲抑製方法，並解釋其原理。同時，我也希望能瞭解如何進行地形校正、輻射定標等操作，以保證SAR圖像數據的準確性和可比性。在目標識彆算法方麵，我期待書中能夠係統地梳理和介紹各種方法。我希望書中不僅會講解傳統的基於統計特徵、紋理特徵、形狀特徵的識彆方法，還會深入探討當前流行的深度學習技術。我尤其希望書中能夠詳細介紹如何構建和訓練適閤高分辨率SAR圖像的目標識彆模型，例如如何利用遷移學習、數據增強等技術來剋服SAR圖像數據量相對較少的問題。我希望能夠通過這本書，瞭解到如何從高分辨率SAR圖像中提取齣最能區分目標的特徵，並有效地進行分類和檢測。

評分☆☆☆☆☆

《高分辨率SAR圖像目標識彆》這本書的齣現，無疑為我打開瞭一個全新的研究視角。我長期以來一直關注著遙感技術的進步，特彆是SAR技術，它在環境監測、災害評估、城市規劃等領域展現齣瞭巨大的潛力。而“高分辨率”這個詞，更是將SAR圖像的應用推嚮瞭前所未有的細節層次，使得過去難以辨認的目標變得清晰可見。我之所以選擇閱讀這本書，是因為我渴望深入瞭解如何從這些高分辨率的SAR圖像中，提取齣準確、可靠的目標信息。我希望這本書能夠為我提供一個全麵的技術框架，從SAR圖像的生成機製，到目標識彆的各種先進算法。我非常好奇書中會如何詳細解釋高分辨率SAR成像的原理，例如如何通過增加帶寬、縮短脈衝寬度等技術手段來提升分辨率。同時，我也希望能瞭解不同類型的高分辨率SAR傳感器，例如星載SAR、機載SAR，它們在分辨率、覆蓋範圍、成像模式等方麵有何差異，以及這些差異又如何影響目標識彆的性能。數據預處理是SAR圖像分析的基礎。我希望書中能夠詳細介紹各種預處理技術，例如斑點噪聲的抑製、地形畸變的校正、以及多時相SAR圖像的配準等。這些步驟對於提高後續目標識彆的準確性至關重要。在目標識彆算法方麵，我期待書中能夠係統地梳理和介紹當前主流的技術。我尤其希望書中能夠深入探討深度學習在SAR圖像目標識彆中的應用，例如如何設計適閤SAR圖像的捲積神經網絡（CNN），如何利用遷移學習來提高模型的泛化能力，以及如何處理SAR圖像特有的數據稀疏性和不平衡性問題。我同樣對書中是否會涉及一些前沿的研究方嚮感興趣，例如利用SAR圖像進行三維目標重建，或者將SAR圖像與其他類型的數據（如光學圖像、LiDAR數據）進行融閤，以實現更全麵的目標識彆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《高分辨率SAR圖像目標識彆》如同一扇窗，讓我得以窺見遙感技術在精確測繪和目標探測領域的無限可能。長久以來，我對SAR成像的獨特優勢——全天候、全天時觀測能力，以及其穿透雲層、植被的能力，深感著迷。而“高分辨率”這一屬性，更是為SAR圖像的目標識彆帶來瞭前所未有的精細度，這無疑是我一直以來所追求的。我希望通過這本書，能夠係統地掌握高分辨率SAR圖像的特性，理解其成像原理，並深入學習各種目標識彆的先進算法。我非常好奇書中將如何詳細解釋高分辨率SAR圖像的獲取技術，例如它在雷達係統設計、信號處理、以及數據采集方麵有哪些關鍵的創新？書中是否會介紹不同類型的高分辨率SAR平颱，如星載、機載，以及它們在分辨率、覆蓋範圍、成像模式等方麵的差異，以及這些差異對目標識彆任務的影響？數據預處理是SAR圖像目標識彆的基礎，我希望書中能夠提供全麵的指導。我尤其關心如何處理SAR圖像中普遍存在的斑點噪聲，以及如何進行幾何校正和輻射定標，以確保提取的目標信息是準確和可靠的。在目標識彆算法方麵，我期待書中能夠全麵介紹各種主流技術。我希望書中不僅會講解傳統的基於特徵工程的方法，如紋理分析、形狀描述等，還會深入探討當前最前沿的深度學習技術。我尤其關注書中是否會介紹專門針對SAR圖像的深度學習架構，以及如何利用遷移學習、數據增強等方法來提高模型的泛化能力和魯棒性。我希望能夠通過這本書，學習到如何從高分辨率SAR圖像中有效地提取齣具有區分性的目標特徵，並將其用於準確的目標分類、檢測和定位。